Machine learning
אשכול K-Means
אשכול K-Means הוא אלגוריתם אשכולות מבוסס-מרכזים (centroid-based partitional clustering algorithm), שמקורו ב-J. MacQueen משנת 1967, המחלק נתונים ל-k אשכולות על ידי השמת כל תצפית למרכז האשכול הקרוב ביותר אליה. הוא נמצא בשימוש נרחב לפילוח שיווקי, קיבוץ לקוחות וניתוח חקרני.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
מקורות
- MacQueen, J. (1967). Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations. Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1, 281–297. link ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). K-Means Clustering (Lloyd–MacQueen Algorithm). ScholarGate. https://scholargate.app/he/machine-learning/k-means-clustering
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- אשכול היררכילמידת מכונה↔ compare
- ניתוח דיסקרימיננטי ליניארי (LDAסטטיסטיקה↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
מאוזכר על ידי
אשכול באמצעות התפשטות זיקהכריית כללי אסוציאציה (Apriori)מודל תערובת גאוסיאנית אנסמבלמודל תערובת גאוסיאני מוסברK-Means ניתן להסברFP-Growth (גידול דפוסים תדירים)אשכולות Fuzzy C-Means (FCM)מחשוב גרנולרי (גרנולציה של מידע)הקצאת דיריכלה סמויה (LDA)פירוק מטריצות לא-שליליות (NMF)K-means מקווןמפת ארגון עצמי (מפת קוהונן)מודל הבלוקים הסטוכסטי (SBM)